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OS X 10.8 テキストエディットのデフォルト保存先は、iCloud になっています。 保存時にとても手間がかかるので、うんざりしてしまいます。 しかし、今までどおりに、これを自分のコンピューターにする設定は、テキストエディットからはできません。 下記の魔法のことばを、ターミナルにコピーとペーストで良いようです。 defaults write NSGlobalDomain NSDocumentSaveNewDocumentsToCloud -bool false sudo もパスワードも不要です。 他の icloud をデフォルトの保存先としていたアプリケーションも一緒に変更になる可能性があるようです。だからといって、iCloud に保存できなくなる訳ではありません。

2013年にインストールした マイクロソフト Office 2008 for Mac のアップデートが途中で終了し進まない問題についてです。サポート期間終了なのか?と、あきらめるのは早いようです。ちなみに OS は記載時で、OS X 10.8.4 です。 よくよく、Autoupdate のウインドウを眺めてみたら、 http://www.microsoft.com/ja-jp/download/details.aspx?id=27556 からダウンロードをするようにと書いてあります。 コピーとペーストしたら、うまくはりつかず、先日はやめてしまいました。今日は、せっせと手入力してみたら、確かにダウンロードサイトがありました。「Microsoft AutoUpdate for Mac 2.3.3 更新プログラム」というのがあるそうです。AutoUpdate_223.dmp をダウンロードしてインストールしたら、アップデートの嵐で、しばらく、アップデートだけを延々と繰り返すことになります。 Excel 2008 は出荷時の状態では、エラーバーが書けなかったはずで、そもそも、アップデートしないと極めて使用用途が制限されるものだったハズです。 まだ、MS Office が無いと、他人との共同作業に支障を生ずる可能性がある今日です。 「やれやれ」と、いう感じですね。 昔も、このサイトからダウンロードをしていたのかもしれないのですが、既に記憶にはないですね。 新しい MS Office を買わないといけないのか? なんて、思ってしまいました。 そもそも、OS 10.8 に、MS Office 2008 for Mac がインストールできないという話しもあるようです。2013年4月に新品 Macmini にインストールしましたが、記憶にある限り、CD-ROM を USB 経由で読ませて、ポチ、ポチとインストーラーで、インストールできたはずです。なにか特殊なことが起った記憶はありません。

はじめに "data" というデータセットから、文字列の列で条件に合うデータを、抽出する方法の覚え書きです。data の例として、R をインストールしてあれば、だれでも呼びだせる iris というアヤメの観測データの見本データを使いました。data に iris を格納して、Species が、virginica または、versicolor のデータを抜き出し、subdata に格納します。 恐らく下記の3つの方法のどれかで、ほとんどの要求に耐えられるはずです。 行指定を、data[ 行指定 , 列指定 ] 内の左の行指定部分に入れる (基本) subset 関数を使う dplyr パッケージの filter を使う では、あまり、面倒なことは読みたくない方のために、いきなり結論式から書きます。 # データの読み込み data(iris) data #1. 行番号を、data[ 行番号指定 , 列番号指定 ] 内の左の行番号指定部分に入れる subdata #2. subset 関数を使う subdata #3. dplyr パッケージの filter を使う subdata % dplyr::filter(Species=="virginica" | Species=="versicolor") もう少し詳しく知りたい人は、下記を読みましょう。 上の3つの例では、良く見ると、 data$Species=="virginica" | data$Species=="versicolor" と、いうところが、"data"の有無で表現が異りますが基本構造は共通ですね。このコードの意味するところなどを下記に順番に説明していきます。 これが、「そうだね」って感じられる方は、下記を読む必要性は低いしょう。 行と列の指定方法の基本をおさえよう データを読み込み まず、下記でデータを読み込みましょう。R に下のコード2行を、コピー&ペーストすれば、data に iris のデータが格納されます。 # データの読み込み data(iris) data 行と列の指定方法基本 ...

縦軸、横軸の1行目に名前や項目が入っている数値データについて、ヒートマップを作成する方法です。 ヒートマップでは、縦横両方向に対してクラスターの表示が同時にでき、各要素の高低を色で示すことができます。 データ形式は、例えば、テストの成績などでも可能です。 name Japanese English Science Mathematics SocialStudies Taro 55 70 30 90 63 Jiro 20 33 55 99 88 Saburo 68 83 59 68 75 みたいなデータです。仮に、"data_file.csv" というファイルに納め、保存してあるとします。 library(amap) と library(gplots) を必要としますので、事前にインストールして下さい。 ************************************** # データの読み込み datafile<-read.csv("data_file.csv",header=T, row.names="id") # 標準化; 各変量を平均が 0 ，分散が 1 になるように変換 ndata <- scale(datafile) library(amap) # 距離関数で類似度のアルゴリズムとしてCosine係数を使用する # (method="pearson")は(1 - cosine)と同義である d1<-Dist(ndata, method="pearson") d2<-Dist(t(ndata), method="pearson") # クラスタリングでAverage Linkageを使用する c1<-hclust(d1, method="average") c2...